Занимательная байесовская статистика. Манга

Занимательная байесовская статистика. Манга
ДМК-Пресс
sku: 4405050
849.00 руб.
Shipping from: Russia
   Description
Простой, последовательный, наглядный и необременительный путь изучения байесовской статистики!
Нанами Конно предстоит использовать байесовскую статистику в своей работе - с этой целью она записывается на университетский курс. Вместе со своим однокурсником Ямабуки она узнает, чем байесовская статистика отличается от традиционной, как в ней понимается вероятность, что такое функция правдоподобия и как формулируется теорема Байеса. В заключительных главах рассматриваются методы Монте-Карло для марковских цепей.
Вниманию читателя предлагается множество практических задач с подробным объяснением решений.
Манга будет полезна студентам, программистам и всем, кто интересуется математическим анализом и расчётом вероятности событий.
   Technical Details
author: Макото Такахаси
availabilityCode: 3
binding: 70x100 1/16
Cover: мягкая обложка
ds: 25
ISBN: 978-5-97060-895-1
language: rus
page_extent: 228
series: Образовательная манга
table_of_contents: Предисловие Пролог. Хочу изучать байесовскую статистику! Глава 1. ЧТО ТАКОЕ БАЙЕСОВСКАЯ СТАТИСТИКА? 1.1. Байесовская статистика 1.2. Различие между обычной и байесовской статистиками Глава 2. БАЗОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ 2.1. Математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение 1.1.1. Математическое ожидание 1.1.2. Дисперсия и среднеквадратическое отклонение 2.2. Вероятностное распределение 2.2.1. Равномерное распределение 2.2.2. Биномиальное распределение 2.2.3. Мультиномиальное распределение 2.2.4. Равномерное распределение 2.2.5. Нормальное распределение 2.2.6. t-распределение 2.2.7. Обратное гамма-распределение 2.3. Прочие вероятностные распределения 2.3.1. Отрицательное биномиальное распределение 2.3.2. Распределение Пуассона 2.3.3. Экспоненциальное распределение 2.3.4. Бета-распределение Глава 3. ФУНКЦИЯ ПРАВДОПОДОБИЯ 3.1. Правдоподобие 3.1.1. Закон больших чисел 3.1.2. Информационное расхождение Кульбака- Лейблера 3.1.3. Правдоподобие 3.2. Функции правдоподобия 3.2.1. Функция правдоподобия мультиномиального распределения 3.2.2. Функция правдоподобия нормального распределения 3.3. Другие функции правдоподобия 3.3.1. Функция правдоподобия биномиального распределения 3.3.2. Функция правдоподобия распределения Пуассона Глава 4. ТЕОРЕМА БАЙЕСА 4.1. Теорема Байеса 4.1.1. Условная вероятность 4.1.2. Одновременная вероятность 4.1.3. Теорема Байеса 4.1.4. Показательные примеры 4.2. Априорная и апостериорная функции плотности вероятности Глава 5. МЕТОДЫ МОНТЕ-КАРЛО ДЛЯ ЦЕПЕЙ МАРКОВА 5.1. Интегрирование Монте-Карло 5.1.1. Интегрирование Монте-Карло 5.1.2. Математическое ожидание и дисперсия непрерывных случайных величин 5.2. Цепи Маркова 5.2.1. Цепи Маркова 5.2.2. Инвариантное распределение 5.3. Методы Монте-Карло для цепей Маркова 5.3.1. Методы Монте-Карло для цепей Маркова 5.3.2. Алгоритм Метрополиса-Гастингса 5.3.3. Семплирование по Гиббсу 5.4. Естественное сопряжённое априорное распределение Глава 6. ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДОВ МОНТЕ-КАРЛО ДЛЯ ЦЕПЕЙ МАРКОВА 6
topCategoryId: 3
Type: book
Weight: 330
year: 2021
Высота: 12
Длина: 220
Ширина: 160
   Price history chart & currency exchange rate

Customers also viewed